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Manus 上线 Wide Research:别再用一个 AI 干活了,现在流行“数字打工团队”
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Manus推出的Wide Research新功能,通过调度上百个智能体并行工作,协同完成复杂的主题调研、观点整理和信息分析任务,将AI应用从个人化工具提升至组织级执行系统。该功能实现了“一次输入,调度百个Agent分头挖掘、检索、总结,并自动合成结构化报告”,而非简单的问答或搜索。它标志着Agent能力从单一执行转向任务规划、并发执行和结果聚合,并进一步拓展到内容型任务的场景垂直化,如市场研究、行业趋势归纳等。Wide Research的出现,不仅是Agent技术的一次重要升级,更预示着Agent商业化落地的新路径,有望重构内容和决策型组织的底层协作方式。

⭐ **Agent能力升级为“数字兼职团队”:** Wide Research将AI从单个“打工人”转变为可调度上百个智能体协同工作的“执行团队”。用户角色也从“操作者”转变为“项目经理”,通过整体任务发包给“自动化数字协作组”,实现更高效的协作。

⭐ **核心能力从语言模型转向“任务编排”与“信息分发”:** 该功能的核心在于其“任务规划+并发执行+结果聚合”的一体化能力,而非单纯的语言模型。它需要强大的工程能力来自动拆解任务、匹配能力模块、规整不一致结果,并最终输出结构化的成果。

⭐ **应用场景从“强通用”转向“场景垂直”:** Wide Research最先跑通的场景是内容型任务,如市场研究初稿、行业趋势归纳、用户舆情监测等。这些任务的特点是信息来源分散、结构复杂、需要多视角比对,而Wide Research能实现信息获取自动化、内容组织结构化和认知执行并发化。

⭐ **商业模式从“个人效率工具”转向“组织能力外包”:** 该功能为组织提供了一种新的“中台能力”,允许团队“外包部分认知型任务”,快速获取半结构化成果。特别适合咨询、战略、市场、投研等信息密集型To B行业,通过标准化流程和Agent自动化执行来提升效率。

⭐ **打开B端知识流程自动化新入口:** Wide Research的出现,有望成为Agent规模化落地的关键突破点,它通过“干活”和“完成任务”来服务B端用户,而非仅仅“答题”或“生成文本”,预示着Agent的未来将是数字化执行团队的协同。

在个人助手、自动总结、定制问答之后,Agent的能力边界再一次被拓宽。就在前天(7月31日)Manus 上线了一个叫Wide Research 的新功能:一次调度上百个智能体并行工作,协同完成主题调研、观点整理、信息分析等复杂任务。相比过去“一个Agent干到底”的执行方式,这更像是把 AI 从一个“打工人”变成了“执行团队”。

             

这个功能背后的产品逻辑,透露出智能体应用正在从个人化工具,向组织级执行系统靠近。而这一步,很可能会打开 Agent 商业化落地的新通路。

什么是 Wide Research?一句话理解:

一次输入,调度百个 Agent 分头挖掘、独立检索、并行总结,最后自动合成结构化报告。

它不是问答机器人,也不是套壳搜索,而是一个具备「并发思考」能力的调研协作系统。

             

用户不需要手动设 prompt,也不需要做搜索引导,系统会依据任务结构和模型反馈自动调整调度策略。

为什么这个能力值得关注?三点关键变化

1. 从“问答”到“调度系统”

过去的 Agent 更多是围绕某个单点能力(总结、生成、翻译)优化执行,而 Wide Research 的最大特征是 “任务规划+并发执行+结果聚合” 一体化。

它不再是一个人在工作,而是一个指挥中心调度一支虚拟的智能体团队协作完成。

这类产品背后的核心能力不止是语言模型,而是任务编排(Orchestration)信息分发(Information Routing) —— 简单说,它要能“拆得好”、“派得准”、“整得清楚”。

这一层能力的上线,意味着 Manus 不只是一个应用壳,而是真正具备了底层 Agent 框架的产品自研能力。

2. 从“强通用”到“场景垂直”

Wide Research 虽然听起来很“通用”,但最先跑通的场景,其实非常明确:内容型任务,包括但不限于:

这些任务通常具备以下特征:

传统搜索引擎+人工复制粘贴+思维导图整理的方式,在成本和速度上都远远落后。而 Wide Research 实现的,是信****息获取自动化+内容组织结构化+认知执行并发化,极大压缩了知识任务的周期。

3. 从“个人效率工具”到“组织能力外包”

Wide Research 不再面向个体用户碎片化提效,而是提供了一种新的**“中台能力”**:让团队可以“外包部分认知型任务”,快速获取半结构化成果物。

一个常见的使用方式,是部门级用户创建一批固定模版(如竞品分析模板、月度趋势分析框架等),通过 Wide Research 模版调用 + 工单式分发,由团队成员发起、智能体并行处理、最后自动输出内容框架。

这种模式非常适合:

它不是“生产一篇内容”,而是把 “生产一类内容的流程” 做了标准化升级,并通过 Agent 自动化执行。

我们到底该怎么看待这种“智能团队”?三个判断

✅ 它更像“数字兼职团队”,而不是一位 AI 同事

与其说 Wide Research 是一个 Agent,不如说它是一套智能任务承包系统:你不再只和一个助手打交道,而是把一个任务整体发包给一个“自动化数字协作组”。

而你作为用户的角色,也从“操作者”变成了“项目经理”。

✅ 它不是 LLM 的展示舞台,而是调度系统的能力验证场

调度百个 Agent 的核心不在于并发,而在于:

这比拼的不是参数,而是“**工程能力”+“产品能力”**的融合水平。用简单的话说:拼的不再是谁的模型更聪明,而是谁把聪明的人组织得更好。

✅ 它打开了 B 端知识流程自动化的新入口

无论是咨询、金融、政府、研究院、内容机构,还是企业战略/市场/销售/情报团队,很多人面临的任务不是“提问找答案”,而是“在信息密集中找方向”。

Wide Research 的出现,极有可能成为“B 端 Agent 应用规模化落地”的关键突破点之一——不是靠“答题”,而是靠“干活”;不是靠“生成文本”,而是靠“完成任务”

总结

过去一年我们看到了无数 Agent 产品,很多都很炫技、很炫酷,但最终让人留下印象的,往往是那些真正理解任务逻辑、对信息链条下手、服务一个清晰目标人群 的工具。

Manus 的 Wide Research,算是目前为数不多真正跳出“单智能体视角”的产品尝试。它的意义不仅在于功能,而在于提示我们:Agent 的未来,可能不是“一个更聪明的助手”,而是一整个数字化执行团队。

这个方向跑通之后,很多内容和决策型组织的底层协作方式,可能都将随之重构。

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